こんにちは。あんどう（@t_andou）です。
ディープラーニングによる学習精度を上げるためには大量のデータが必要と言われていますが、学習済みのモデルを流用することで少ないデータから効率よく・高精度な学習をさせることが可能な場合があります。
それが Fine Tuning と言われるものです。
具体的なやり方については↓こちらの記事がとてもわかりやすかったので、著者のFrancois Cholletさんより許可を頂き、翻訳させていただきます。
Building powerful image classification models using very little data
注意：意訳しています。間違っているところも多々あると思いますので、ご指摘いただけると幸いです。
本文が長いので3回程度に分けて投稿する予定です。
- データの準備・データの水増し
- 1から小さな畳み込みニューラルネットワークを作ってみる
- 学習済みネットワークを流用する(Finetuning)
